基于詞義相似度的文本推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，由海量文本信息造成的“信息過(guò)載”現(xiàn)象越發(fā)嚴(yán)重，如何在海量數(shù)據(jù)中高效的獲取目標(biāo)文本成為了目前信息檢索領(lǐng)域的研究重點(diǎn)?；趦?nèi)容的文本推薦系統(tǒng)是指從用戶歷史閱讀文本信息中提取用戶興趣，然后以此為依據(jù)從文本庫(kù)中將用戶可能感興趣的文本推薦給用戶的一種個(gè)性化信息檢索系統(tǒng)，相比于傳統(tǒng)搜索引擎，該系統(tǒng)能夠高效的滿足用戶對(duì)個(gè)性化信息的需求。但是目前常見(jiàn)的文本推薦算法僅考慮了特征詞詞形的嚴(yán)格匹配，未考慮語(yǔ)境對(duì)詞形的影響以及不同詞形之

2、間的同義關(guān)系。針對(duì)該問(wèn)題，本文研究并實(shí)現(xiàn)了基于詞義相似度的文本推薦系統(tǒng)。本文的主要工作為：
　　1.一般在向文本推薦引入同義關(guān)系時(shí)，弱同義詞關(guān)系及多義詞關(guān)系會(huì)在計(jì)算用戶興趣和文檔特征相符程度過(guò)程中引入誤差，降低推薦效果，鑒于此，本文借鑒鏈路預(yù)測(cè)思想，從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的角度優(yōu)化同義詞網(wǎng)絡(luò)，提出了基于鏈路預(yù)測(cè)的強(qiáng)同義詞網(wǎng)絡(luò)獲取方法。
　　2.在強(qiáng)同義詞網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合最短路徑、最優(yōu)匹配算法，在文本推薦中引入強(qiáng)同義詞關(guān)系，并應(yīng)

3、用詞干提取技術(shù)消除不同語(yǔ)境對(duì)詞形的影響，提出了基于強(qiáng)同義詞網(wǎng)絡(luò)的文本推薦算法。
　　3.以基于強(qiáng)同義詞網(wǎng)絡(luò)的文本推薦算法為核心，應(yīng)用 IOCP通信模型、多客戶端多服務(wù)器 C/S架構(gòu)、負(fù)載均衡等技術(shù)手段，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于詞義相似度的文本推薦系統(tǒng)。
　　本文首先研究了信息檢索模型以及結(jié)構(gòu)化表示文本的方法，結(jié)合應(yīng)用需求選擇了合適的信息檢索模型與文檔預(yù)處理技術(shù)；實(shí)現(xiàn)了基本的基于內(nèi)容的推薦方法及系統(tǒng)；在此基礎(chǔ)上探究了在文本推薦算法